圍繞模型匹配資源
將模型規模、計算精度與上下文長度一起評估，兼顧模型權重、運行時開銷和併發請求所需顯存。
PRODUCT OVERVIEW
什麼是AI 算力？
- GPU 資源評估
- 模型推理
- 應用部署
AI 算力是承載模型計算及其應用服務的資源組合。GPU 負責適合並行執行的模型運算，CPU、內存、存儲和網絡共同支撐數據準備、請求調度與結果交付。選型從模型、任務和訪問負載開始，再確定資源配置與部署方式。
選型核心
先定義模型能否裝下、請求要等多久和業務同時接待多少用戶，再確定 GPU 與配套資源。
用業務指標判斷性能
在線問答關注首個結果等待時間與生成速度；批量任務關注完成時間和吞吐。以代表性數據測試，避免只比較硬件峯值。
規劃完整應用架構
推理節點之外，同步考慮應用 API、向量檢索、文件存儲和訪問入口，讓資源擴展與應用發佈保持協調。
INSIDE THE ARCHITECTURE
把算力放進完整的 AI 服務鏈路
一次智能問答會經過身份校驗、數據檢索、模型排隊和結果生成。定位每一段等待，才能判斷該增加算力、優化應用，還是改善網絡。
- 01
業務接入
API 完成身份校驗、用量控制和請求校驗，再將有效任務交給下游。
- 02
數據準備
按業務需要檢索知識庫、組裝上下文或預處理輸入文件。
- 03
模型推理
模型處理輸入並生成輸出，顯存、併發調度和計算能力共同影響性能。
- 04
結果交付
以流式或任務結果形式返回，記錄延遲、完成狀態和資源用量。
顯存不僅用於存放模型
模型權重只是顯存需求的一部分。長上下文與更多同時處理的請求，會擴大推理緩存；運行框架也需要額外空間。量化可以降低部分資源消耗，但需要重新驗證模型質量、框架支持和實際性能。
併發越高，單個用戶不一定越快
批處理和請求調度有助於提高總吞吐，卻可能增加等待時間。交互式問答與離線批量任務可以採用不同的排隊和併發策略，避免後臺任務擠佔在線服務。
配套資源也會成為瓶頸
模型加載依賴存儲與網絡，文檔處理和檢索依賴 CPU、內存與數據層。把推理服務與業務 API 分開觀測，先確認瓶頸的位置，再決定是否增加 GPU。
選型時明確 GPU 型號與顯存、資源使用方式、軟件環境、網絡和運維職責，按業務樣本完成部署驗證。
PERFORMANCE & CAPACITY
讀懂指標，才知道資源該加在哪裏
固定模型版本、精度、輸入長度和輸出長度後，再對比不同配置。交互體驗與總處理能力應分別測量。
| 關注項 | 對業務的影響 | 如何評估 |
|---|---|---|
| 顯存與容量 | 模型加載成功不代表高峯併發時仍有足夠空間。 | 覆蓋短問答、長上下文與峯值併發，記錄顯存峯值和失敗請求。 |
| 首個結果等待時間 | 用戶等待包含網絡、鑑權、檢索、排隊與輸入處理。 | 拆分各環節耗時，觀察正常和高峯負載下的首 Token 延遲。 |
| 生成速度與吞吐 | 單個請求的輸出速度，與服務總輸出量是不同指標。 | 同時記錄每請求輸出速度、總 Token 吞吐及實際併發。 |
| 排隊與長尾延遲 | 平均耗時可能掩蓋少量長請求造成的擁塞。 | 觀察等待隊列、P95 延遲、超時與取消比例。 |
| CPU、存儲與網絡 | 模型加載、知識庫檢索或數據傳輸可能拖慢整條鏈路。 | 分別測冷啟動、檢索和結果交付，關聯 GPU 利用率判斷瓶頸。 |
指標與術語說明
- Token
- 模型處理文本的單位，數量與文本、語言及分詞器有關，不能直接等同於字數。
- 首 Token 延遲
- 請求發出後到收到首個生成 Token 的等待時間，端到端測量包含網絡與應用開銷。
- KV Cache
- 部分生成模型保存已處理上下文的鍵值緩存，其佔用隨序列長度、併發與實現變化。
- 量化
- 使用較低精度表示模型數據的技術，需要同時驗證資源消耗、輸出質量與運行兼容性。
BEFORE YOU CHOOSE
整理需求，再確定配置
帶上這四類信息，讓選型討論更具體。
- 模型與任務
- 模型名稱及版本、推理或微調需求、精度與運行框架。
- 輸入與輸出
- 上下文長度、生成長度、圖片尺寸及代表性業務樣本。
- 負載與體驗
- 峯值併發、請求頻率、允許等待時間和任務完成目標。
- 部署與交付
- 地域、數據規模、訪問方式、預算，以及可選 GPU、資源使用方式與維護職責。
APPLICATION SCENARIOS
這些業務，可以從這裏開始
模型推理與智能助手
面向問答、摘要和內容輔助等在線任務，評估上下文長度、生成長度與同時處理的請求數量。
企業知識庫與檢索增強
將文檔處理、向量檢索和模型生成分開規劃，結合資料規模、更新頻率與用戶權限組織資源。
圖像生成與異步任務
根據模型、分辨率和任務批次評估顯存與耗時，使用任務隊列管理排隊、進度和結果保存。
DEPLOYMENT PLAYBOOK
先建立可測量的推理服務，再逐步放量
從明確的模型和業務樣本起步，先驗證功能、性能與訪問權限，再擴展用戶規模。
- 01
整理工作負載
確認模型來源與使用許可，整理典型輸入、最長上下文、生成長度和高峯請求模式。
- 02
覈對環境並部署
覈對 GPU、驅動與框架兼容性，固定模型和依賴版本，配置持久化存儲與服務健康檢查。
- 03
建立容量基線
從低併發逐級測試，記錄顯存、首 Token 延遲、吞吐和錯誤，確定合理的隊列與併發上限。
- 04
接入業務並灰度發佈
通過業務 API 提供鑑權與用量控制，驗證流式響應、取消任務和版本回退，再逐步接入用戶。
這套部署思路的取捨
單節點便於起步，但發佈和故障可能影響全部請求；多節點需要考慮模型加載、流量調度和會話處理，並預留運維成本。
OPERATE WITH CONFIDENCE
從上線，到持續穩定運行
觀察用戶體驗和資源利用率
同時跟蹤首 Token 延遲、生成速度、排隊、錯誤和顯存利用率。GPU 很忙不一定代表用戶體驗良好，GPU 空閒也可能是上游檢索或請求調度受阻。
管理模型與環境版本
記錄模型權重、推理參數、依賴與鏡像版本，保留可用的回退方案。升級後對相同樣本重新評估質量和性能，避免只驗證服務是否啟動。
保護數據與服務憑據
推理接口由業務服務鑑權，模型與數據庫憑據保存在服務端。按需記錄日誌，對輸入、輸出和檢索文檔設置權限與保留週期。
按負載安排資源
區分長期在線推理與可排隊的批量任務，結合高峯和維護窗口規劃容量。把計算、存儲、帶寬和運維投入一起納入成本評估。
CHOICES & TRADE-OFFS
把產品優勢，放到真實條件下比較
當您的業務是
面向用戶的實時智能問答
優先關注等待時間與併發穩定性
以端到端首 Token 延遲、生成速度和高峯錯誤率驗收，避免只追求總吞吐。
當您的業務是
文檔處理、圖片生成與批量任務
優先規劃隊列與任務完成能力
用任務時限、輸入大小和輸出要求評估資源，配套進度查詢、取消與重試規則。
當您的業務是
已有外部模型 API 的應用
先判斷是否需要自建推理資源
業務可能主要需要應用服務器、數據層和訪問防護；只有明確的部署、成本或資源控制需求時，再評估 GPU 方案。
三個容易忽略的判斷
顯存夠大就代表響應夠快
顯存首先決定可容納的模型與任務規模，計算能力、內存帶寬、調度和應用鏈路同樣影響速度。
多張卡可以直接按數量相加
多卡部署取決於模型切分、框架和卡間通信；需要驗證兼容性及實際收益。
模型能啟動就代表可以上線
還要驗證真實負載、輸出質量、權限、限流、故障與回退，才能確定服務可接待的用戶規模。
QUESTIONS & ANSWERS
選型前，您可能還想了解
如何確定需要多大顯存？+
除模型權重外，還要為推理緩存、激活和運行框架留出空間。併發增加或上下文變長，都可能提高顯存佔用。請使用計劃上線的模型、精度和請求長度進行容量測試。
是否可以指定 GPU 型號？+
可以提交目標型號、顯存與數量需求，由技術顧問覈對當前可用資源、地域和交付方式，再形成具體配置與報價。
推理和模型訓練可以使用同一套配置嗎？+
兩者的資源側重點不同。訓練和微調還涉及梯度、優化器狀態、數據讀取及多卡通信，應單獨評估；推理資源需求不能直接作為訓練集羣的配置依據。
AI 算力如何與加速、安全配合？+
算力承載模型和應用計算；訪問加速改善網絡與資源交付；應用安全管理公網入口、API 和數據訪問。應按鏈路分別設計，並通過端到端測試一起驗證。
YOUR NEXT STEP
一起確定您的AI 算力方案
提供業務類型、訪問地區、峯值負載、數據規模與恢復目標，和技術顧問一起評估配置、網絡及交付方案。